基于層次分析法的建筑再生骨料人工濕地植物評價模型構建與應用

馬 越,姬國強,胡藝泓,楊亞歐,王 輝,李家科,李亞嬌,*

(1.陜西省西咸新區灃西新城開發建設<集團>有限公司海綿城市技術中心,陜西西安 712000;2.西安科技大學建筑與土木工程學院,陜西西安 710054;3.西安理工大學省部共建西北旱區生態水利國家重點實驗室,陜西西安 710048;4.西安理工大學水利水電學院,陜西西安 710048)

植物對人工濕地凈化水質有重要作用。 在人工濕地中,不同植物其耐污性與抗逆性有所區別,通常在選擇濕地植物時,人們會根據污水水質、景觀、成本、凈水效果進行合理選擇,盡可能地在保證系統生物多樣性的同時,提高污水凈化效率。 研究[1-2]發現,有植物的濕地系統對氮、磷等去除率要明顯高于無植物的濕地系統。 對于季節來說,春季期間,美人蕉、蘆葦對氮的去除率小于60%,而生長旺盛的夏季對氮的去除率超過85%[3]。 翟旭等[4]研究發現,蘆葦、水蔥、香蒲和千屈菜4 種濕地植物對氨氮、TN、TP 的平均去除率分別約為50%、40%、25%,出水pH 值為7 左右,4 種濕地植物的選擇順序為香蒲>蘆葦>水蔥>千屈菜。 Reddy 等[5]研究了鳳眼蓮等8 種水生植物凈化污水的能力,結果發現,夏季和冬季8 種水生植物去氮效果的優劣次序有所不同。陳永華等[6]根據濕地植物的適應能力和生理特性、耐污去污能力進行聚類分析,最終將17 種濕地植物分為了3 類。 可以發現,不同的濕地植物對污水的凈化效果不同,而且這些研究多集中于以礫石為填料的濕地植物篩選,同時對濕地植物的篩選和評價多局限于水質凈化效果,缺乏從植物、填料、水質等多方面進行綜合評價的體系,而且未出現定量的植物評價結果。

隨著資源化利用的提出,建筑再生骨料開始成為一種新型的人工濕地填料。 研究[7-10]結果表明,廢磚塊、混凝土等建筑再生骨料具有較高的孔隙率和比表面積,對氮磷有較好的吸附效果;從生物附著性能來看,建筑再生骨料適于濕地微生物的富集和植物的生長。 田偉等[11]以混凝土塊和碎磚為人工濕地的填料,發現這兩種建筑垃圾對污水中SS、CODCr、TP、TN、氨氮等指標有很好處理的效果。 但是基于建筑再生骨料的人工濕地植物篩選及其綜合評價體系的構建仍需深入研究。

層次分析法(analysis of hierarchy process,AHP)是一種確定目標權重的方法,常用于多目標決策系統中[12]。 運用AHP 時,將評價體系分為目標層、準則層與方案層3 個層面,各準則在目標層中的相對重要性不同,因此,需要建立包含所有準則相對重要性的數學模型進行兩兩比較,從而將定性問題轉為定量問題解決[13]。 在評價植物時,AHP 多用于城市生態公園的景觀美感評價以及海綿城市建設中景觀植物的配置設計[14-15]。 然而這些評價體系無法滿足基于特殊填料的人工濕地植物篩選。 因此,本研究以混合建筑再生骨料、紅磚和礫石為人工濕地填料,以風車草、美人蕉、蘆葦、菖蒲、香蒲、再力花、鳶尾為人工濕地植物,采用AHP 從植物的生長特性、生理特性、水質凈化效果以及經濟成本4 個準則層對7 種人工濕地植物進行綜合評價,并給出植物的優先次序,篩選出基于建筑再生骨料的人工濕地植物。

1 AHP 構建的過程與步驟

1.1 綜合層次評價結構建立

本研究所構建植物評價體系的準則層包括生長特性、生理特性、水質凈化效果、經濟成本。 具體而言,包含了植物株高、分株數、生物量、花果期、聚集度,葉綠素、類胡蘿卜素、化學需氧量(CODCr)、氨氮、總氮(TN)、總磷(TP),具體層次結構如圖1所示。

圖1 植物篩選層次分析結構圖Fig.1 Hierarchical Structure Diagram of Plants Screening

目標層(A):將植物篩選作為總目標,并將目標分解為四大要素,以此為出發點,通過計算衡量相對重要性,得出評價的最終結果。

準則層(B):將植物篩選分解為生長特性(B1)、生理特性(B2)、水質凈化效果(B3)、經濟成本(B4)4 個指標,應用計算方法分別得出各指標的權重,得出對總目標的影響程度。

指標層(C):對準則層的4 個指標繼續進行劃分,其中生長特性(B1)劃分為植物株高(C1)、分株數(C2)、生物量(C3)、花果期(C4)和聚集度(C5);生理指標(B1)劃分為葉綠素a(C6)、葉綠素b(C7)和類胡蘿卜素(C8);水質凈化效果(B3)劃分為CODCr(C9)、氨氮(C10)、TN(C11)和TP(C12);經濟成本(B4)劃分為購買成本(C13)、維護成本(C14)和投資回報(C15)。 各指標之間兩兩對比得出權重。

1.2 判斷矩陣的構造

一般認為成對比較因素的每層不宜超過9 個,故常用1～9 及其倒數的標度法判斷兩因素的重要性(表1)。 兩兩比較判斷矩陣的標度通過數字來定義:1、3、5、7、9 分別代表一個因素i與另一個因素j相比同樣重要、稍微重要、明顯重要、強烈重要、極端重要;2、4、6、8 表示相鄰兩種重要性的中值。 其中aij為i對j的重要性,aji為j對i的重要性,aji=1/aij。

表1 不同階數的RI 取值Tab.1 RI Values for Different Orders

假定Bn為準則,下一層的元素C1、C2、…、Cn可被Bn支配,則需要針對Bn下Ci、Cn的重要性進行數量化比較,建立兩兩比較判斷矩陣,如式(1)。

1.3 計算相對權重

在準則Bn下,計算元素C1,C2,…,Cn權重,得到判斷矩陣C 的最大特征根λmax,以符合公式(2)。

其中:A——n階矩陣;

X——λmax特 征 向量,分量Xi(i= 1,2,…,n) 為對應元素C1,C2,…,Cn在準則下單排序的權值。

本文求解判斷矩陣采用方根法[式(3)]。

其中:Xi——對應元素歸一化后的特征向量。

1.4 一致性檢驗

n階判斷矩陣,它的最大特征根為單根,并且λmax≥n。 當λmax=n,其他特征根等于0 時,Bn具有完全一致性。λmax>n,其他特征根接近等于0,Bn具有滿意一致性。 一致性檢驗公式為式(4)～式(5)。

其中:CI——一致性指標;

CR——一致性比率;

RI——隨機一致性指標。

CI=0 時,矩陣是完全一致性,CI值愈大,矩陣的一致性愈差。 考慮到隨機性誤差,最后一致性指標應加上RI,RI的取值如表1 所示(準則層的元素一般不超過9 個,因此,判斷矩陣的階數一般不超過9)。

當CR< 0.10 時,認為具有一致性,否則需一直調整判斷矩陣各因素的取值直到符合要求為止。

1.5 計算各因子層各項指標的綜合權重

綜合權重值是準則層相對于目標層的權重值,計算如式(6)。

其中:XBj——Bj對于A 的權重值;

QM——綜合權重值;

XCij——Cij相對Bj的權重值。

2 各指標體系的構建

2.1 植物篩選模型建立

根據15 項評價因子構建了多層次評價模型,如表2 所示。

表2 植物多層次評價模型Tab.2 Multi-Level Evaluation Model of Plants

2.2 數據歸一化處理

以風車草、美人蕉、蘆葦、香蒲、菖蒲、再力花、鳶尾7 種植物作為評價對象,準則層下各指標作為評價內容,將指標層不同評價體系的數據(表3)進行歸一化處理使之統一無量綱化,各指標歸一化數據如表4 所示。

表3 不同植物在各指標層中的數據Tab.3 Data of Different Plants in Each Index Layer

表4 各指標歸一化數據Tab.4 Normalized Data of Each Index

2.3 層次單排序及其一致性檢驗

計算準則層(生長特性、生理特性、凈化效果和經濟成本)下各指標的相對權重并進行一致性檢驗,結果如表5～表9 所示。

表5 判斷矩陣(A-B)權重值及一致性檢驗Tab.5 Weight Value of Judgment Matrix (A-B) and Consistency Test

如表5 所示,生長特性權重值為0.172 7,生理指標權重值為0.094 2,凈化效果權重值為0.614 4,經濟成本權重值為0.118 7,可以看出在準則層中凈化效果的影響最大,生理特性影響最小。

由表6 可知,植物株高在生長特性層所占權重為0.178 0,植物分株數在生長特性層所占權重為0.226 0,生物量在生長特性層所占權重為0.331 8,花果期在生長特性層所占權重為0.183 0,聚集度在生長特性層所占權重為0.081 1。

表6 判斷矩陣(B1-C)權重值及一致性檢驗Tab.6 Weight Value of Judgment Matrix (B1-C) and Consistency Test

由表7 可知,葉綠素a 在生理特性層所占權重為0.319 6,葉綠素b 在生理特性層所占權重為0.558 4,類胡蘿卜素在生理特性層所占權重為0.122 0。

表7 判斷矩陣(B2-C)權重值及一致性檢驗Tab.7 Weight Value of Judgment Matrix (B2-C) and Consistency Test

由表8 可知,CODCr在凈化效果層所占權重為0.113 1,氨氮在凈化效果層所占權重為0.276 9,TN在凈化效果層所占權重為0.305 0,TP 在凈化效果層所占權重為0.305 0。

表8 判斷矩陣(B3-C)權重值及一致性檢驗Tab.8 Weight Value of Judgment Matrix (B3-C) and Consistency Test

由表9 可知,購買成本在經濟成本層所占權重為0.319 6,維護成本在經濟成本層所占權重為0.558 4,投資回報在經濟成本層所占權重為0.122 0。

表9 判斷矩陣(B4-C)權重值及一致性檢驗Tab.9 Weight Value of Judgment Matrix (B4-C) and Consistency Test

層次總排序的權值經式(6)計算,結果如表10所示。

表10 植物篩選評價指標總權重Tab.10 Total Weight of Plant Screening Evaluation Index

由表10 可知,TN 與TP 的總權重最大,其次是氨氮。 CODCr、維護成本和生物量這3 個評價因子權重較為接近,接著是葉綠素b,其次是分株數、購買成本、花果期、株高、葉綠素a,聚集度、投資回報、類胡蘿卜素3 個指標權重最小。 因此,在對植物評價過程中,TN、TP、氨氮這3 個方面對植物篩選影響較大,而CODCr、維護成本、生物量、葉綠素b、分株數、購買成本、花果期、株高、葉綠素a 的影響力相對較小,剩余3 個評價因子的影響度最低。

3 人工濕地植物篩選試驗設計

3.1 試驗裝置

本試驗共構建了24 個小型人工濕地植物篩選裝置,裝置如圖2 所示,上口徑尺寸為20 cm×20 cm,下口徑尺寸為11 cm×11 cm,高度為35 cm。裝置底部采用10～20 mm 礫石作為支撐介質,深度為3 cm,介質上層為25 cm 不同填料,填料上預設5 cm 淹沒深度,在距箱底 3 cm 處設置出水口以收集水樣。

圖2 試驗裝置圖Fig.2 Schematic Diagram of Experimental Setup

3.2 試驗設計

本試驗中所用填料為混合建筑再生骨料、紅磚、礫石。 其中混合建筑再生骨料由建筑場地的建筑垃圾經過破碎、篩分等工藝簡單加工而成,由瀝青混凝土、紅磚組成(兩者的質量比例超過90%),含少部分碎玻璃、瓷磚等其他雜質。

選取大小均勻、生長較健壯的植株分別種植在裝有混合建筑再生骨料、紅磚、礫石的不同塑料桶中,每種填料設置8 個塑料桶,分別種植風車草、美人蕉、蘆葦、菖蒲、香蒲、再力花、鳶尾、空白(無植物),共24 個。 進水濃度按照《城鎮污水處理廠污染物排放標準》(GB 18918—2002)一級A 標準配制,采用一次性進水方式,每次進水3 L,排水時直接由閥門放空。 水力停留時間設置為3 d,共運行45 d(表11)。

表11 人工濕地植物篩選試驗設計Tab.11 Experimental Design for Screening Constructed Wetlands

4 評價結果與分析

根據表2 對植物進行打分,每個指標分為5 個等級:0 ～0.2、0.2 ～0.4、0.4 ～0.6、0.6 ～0.8、0.8 ～1.0,每個等級1 分。 葉綠素a、葉綠素b 和類胡蘿卜素是以冬季下降百分比作為評價指標,故下降越多,分值越低,其余指標均為數據越高,分值越高,鳶尾后期死亡沒有生理特性分值以0 計算。 7 種植物詳細得分如表12 所示。 每種植物的最后得分由評分乘以權重獲得。

表12 植物評價因子得分Tab.12 Scores of Plant Evaluation Factor

由表12 可知,植物株高中評分最高的是香蒲,程憲偉等[16]在研究蘆葦、香蒲、美人蕉等6 種植物對鹽分脅迫的生理生態響應試驗中發現,香蒲株高增長量最大;風車草的植物分株數得分最高,賴聞玲等[17]在研究風車草、蘆葦等4 種濕地植物在人工濕地的生長特性時也發現風車草分株數最多;植物花果期中評分最高的是美人蕉,美人蕉、菖蒲、香蒲、鳶尾的聚集度得分最高,葉綠素a 得分最高的是菖蒲,葉綠素b 得分最高的是蘆葦,類胡蘿卜素中蘆葦和菖蒲得分最高,CODCr中鳶尾得分最高,氨氮中風車草和鳶尾得分最高,TN 中風車草、香蒲和再力花得分最高,TP 中風車草、蘆葦、香蒲和鳶尾得分較高,風車草、香蒲、再力花的維護成本得分最高,蘆葦的購買成本和投資回報均最高而鳶尾、風車草均最低。

如表13 所示,生長特性中風車草得分最高(0.585),鳶尾得分最低(0.229);生理特性中蘆葦得分最高(0.410),鳶尾得分最低,后期死亡沒有使用,故得分為0;凈化效果中風車草得分最高(2.858),菖蒲和再力花得分最低,得分為1.361,李慧敏等[13]采用AHP 對菖蒲、美人蕉、風車草、水蔥進行評價篩選,4 種植物凈化效果依次為風車草、美人蕉、水蔥、菖蒲;經濟成本中香蒲得分最高(0.534),鳶尾得分最低(0.250)。 根據評價結果,7種植物的綜合排序依次為風車草、香蒲、蘆葦、美人蕉、鳶尾、菖蒲、再力花。 為充分發揮植物在濕地中的作用,可選取綜合排序前3 的植物用于影響因素的研究。

表13 評價因子綜合得分Tab.13 Comprehensive Scores of Evaluation Factors

5 結論

本研究以混合建筑再生骨料、紅磚和礫石為填料,菖蒲、香蒲、鳶尾、蘆葦、美人蕉、再力花、風車草為供試植物,利用AHP,構建了基于植物的生長特性、生理特性、水質凈化效果和經濟成本的人工濕地植物評價體系。

(1)4 個準則層權重得分依次為凈化效果(0.614 4)、生長特性(0.172 7)、經濟成本(0.118 7)、生理指標(0.094 2)。

(2)7 種植物的水質凈化效果(得分)依次為風車草(2.858)>香蒲(2.639)>鳶尾(2.130)>蘆葦(1.974)>美人蕉(1.871)>再力花(1.361)=菖蒲(1.361)。

(3)采用AHP 對植物的生長生理特性、水質凈化效果和經濟成本進行評價,7 種植物的綜合排序(得分)為風車草(3.971) >香蒲(3.774) >蘆葦(2.984) >美人蕉(2.850) >鳶尾(2.609)、菖蒲(2.409)>再力花(2.246)。